اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Китай.AI
رفتن به کانال در Telegram
💡 Канал Китай.AI — для тех, кто хочет быть в курсе развития искусственного интеллекта в стране, которая претендует на мировое технологическое лидерство. 📱 Подписывайтесь, чтобы не пропустить ключевые события в китайской ИИ-индустрии! @olegsir78
نمایش بیشتر1 319
مشترکین
+124 ساعت
اطلاعاتی وجود ندارد7 روز
-130 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+6
در 1 کانالها
مه '26
+16
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+33
در 3 کانالها
Get PRO
مارس '26
+32
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+45
در 4 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+18
در 5 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+62
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+95
در 4 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+102
در 5 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+32
در 4 کانالها
Get PRO
اوت '25
+53
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+167
در 8 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+142
در 10 کانالها
Get PRO
مه '25
+73
در 5 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+614
در 6 کانالها
Get PRO
مارس '250
در 6 کانالها
Get PRO
فوریه '250
در 8 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+43
در 6 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 25 ژوئن | 0 | |||
| 24 ژوئن | +1 | |||
| 23 ژوئن | 0 | |||
| 22 ژوئن | 0 | |||
| 21 ژوئن | 0 | |||
| 20 ژوئن | 0 | |||
| 19 ژوئن | 0 | |||
| 18 ژوئن | 0 | |||
| 17 ژوئن | 0 | |||
| 16 ژوئن | +1 | |||
| 15 ژوئن | +1 | |||
| 14 ژوئن | 0 | |||
| 13 ژوئن | 0 | |||
| 12 ژوئن | 0 | |||
| 11 ژوئن | +1 | |||
| 10 ژوئن | 0 | |||
| 09 ژوئن | 0 | |||
| 08 ژوئن | +1 | |||
| 07 ژوئن | 0 | |||
| 06 ژوئن | 0 | |||
| 05 ژوئن | 0 | |||
| 04 ژوئن | 0 | |||
| 03 ژوئن | 0 | |||
| 02 ژوئن | 0 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
🖥️ Китай вернул себе первое место в TOP500: суперкомпьютер LineShine лидирует в HPC
Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.
🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.
⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.
🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.
📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.
📎 Оригинальная статья Reuters
#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай
| 2 | 🔥 Huawei обходит санкции США с помощью математики: представлен «закон масштабирования Тау»
Пока США перекрывают доступ к передовому оборудованию для литографии, Huawei совершает тихую революцию в архитектуре чипов. Компания официально представила Tau Scaling Law (Закон масштабирования Тау) — стратегический ответ на замедление закона Мура и западные ограничения.
Вместо погони за нанометрами Huawei делает ставку на временное масштабирование и трехмерную архитектуру, чтобы выжать максимум из имеющихся технологий.
Что это значит для индустрии:
Эквивалент 1.4 нм к 2031 году
Huawei планирует достичь производительности уровня 1.4-нм чипов, используя текущее оборудование DUV (глубокий ультрафиолет). Никакой зависимости от запрещенных систем EUV от ASML.
Технология Logic Folding (Сворачивание логики)
Вместо уменьшения транзисторов чипы будут расти «вверх». Архитектура использует передовую 3D-компоновку и оптимизацию вычислений на системном уровне, буквально упаковывая больше логики в единицу объема.
Вектор на Kirin и Ascend
Новый закон масштабирования станет фундаментом для будущих поколений потребительских процессоров Kirin (для смартфонов) и мощных ИИ-ускорителей Ascend для дата-центров.
Это кардинальный сдвиг парадигмы. Huawei доказывает, что лидерство в полупроводниках теперь определяется не только точностью лазера на заводах, но и гениальностью системной архитектуры, алгоритмов и математических моделей. В условиях тотальной блокады Китай создает полностью независимый технологический путь.
Оригинальная статья
#Huawei #Полупроводники #Технологии #ИИ #Ascend | 2 307 |
| 3 | ⚡️ Huawei представил результаты тестирования новой версии DeepSeek V4 на своём железе Ascend
Тесное взаимодействие инженеров на уровне чипов и моделей позволило Ascend раскрыть весь потенциал DeepSeek V4 — и вот что показали тесты.
📊 Результаты (входной промпт 8K):
• Ascend 950 SuperNode:
- DeepSeek V4-Pro: TPOT ≈ 20 мс, пропускная способность декодирования 4700 токенов/с на карту.
- DeepSeek V4-Flash: TPOT ≈ 10 мс, пропускная способность 1600 токенов/с на карту.
• Ascend A3 SuperNode (64 NPU, vLLM, сценарий 8K→1K):
- DeepSeek V4-Flash: 2000+ токенов/с на одну карту.
- V4-Pro на A3 тоже поддерживается, оптимизация продолжается.
🛠 За счёт чего такие цифры:
1. Архитектурные оптимизации чипа 950:
— Нативная поддержка FP8 / MXFP8 / MXFP4: память экономится на 50 %+, вычислительная мощность удваивается.
— Аппаратная оптимизация разреженного доступа к памяти — устранён bottleneck при маршрутизации экспертов в MoE.
— Объединённая память векторного (Vector) и матричного (Cube) блоков — убраны издержки на передачу данных внутри чипа.
2. Системный уровень:
— Ascend SuperNode решает задачу низкой задержки и высокого throughput на всём диапазоне от 4K до 1M токенов.
— Поддержка NAND SSU для дешёвого, ёмкого и быстрого KV Cache — критично для длинных контекстов.
3. Инструменты разработчика:
— PyPTO: Python-фреймворк для кастомных операторов. Разработка под конкретное железо сокращается до дней, ядра генерируются автоматически. Виртуальный набор инструкций PTO ISA обеспечивает совместимость кода между поколениями чипов без переделок.
— TileLang-Ascend: открытая реализация с Expert- и Developer-режимами. Код DeepSeek V4 уже выложен в сообществе TileAI.
🔗 Полная линейка Ascend (A2, A3, 950) поддерживает обе модели. Все инструкции, оптимизированные операторы и примеры обучения — в открытых репозиториях Huawei (CANN Recipes, MindSpeed-LLM, vLLM Ascend, SGLang).
Подробнее в оригинальной статье
#Huawei #Ascend #DeepSeekV4 #КитайскийИИ #LLM #NPU | 0 |
| 4 | 🔥 DeepSeek V4 официально представлен!
Сегодня DeepSeek анонсировал наконец релиз V4: одновременно выпустила и полностью открыла исходный код двух версий флагманской модели DeepSeek-V4.
🤖 Две модели под разные задачи
• DeepSeek-V4-Pro (размерность 1.6 трлн параметров, активация 49 млрд, контекст 1M) — топовая модель для самых сложных задач.
• DeepSeek-V4-Flash (размерность 284 млрд параметров, активация 13 млрд, контекст 1M) — более быстрая и экономичная версия.
Контекст в 1 миллион токенов теперь стал стандартом для всех сервисов DeepSeek.
🧠 Ключевые инновации архитектуры
• Гибридная архитектура внимания: сочетание сжатого разреженного внимания (CSA) и высокосжатого внимания (HCA), что значительно сокращает вычислительную сложность при обработке длинных контекстов..
• Muon-оптимизатор: ускоряет схождение и повышает стабильность обучения.
• Пост-тренировочный пайплайн: DeepSeek-V4-Flash обучен на 32 трлн токенов, DeepSeek-V4-Pro — на 33 трлн токенов.
• Эффективность длинного контекста: по сравнению с DeepSeek-V3, FLOPs снижены на 73%, а размер KV-кэша уменьшен на 90%.
📊 Улучшенные способности
• Agent-возможности: внутри компании DeepSeek V4 уже используется как Agentic Coding модель, и по отзывам сотрудников, она превосходит Sonnet 4.5, а по качеству близка к Opus 4.6 (но пока уступает режиму мышления Opus 4.6).
• Мировое знание: значительно превосходит другие открытые модели и лишь немного уступает топовым закрытым аналогам, таким как Gemini-Pro-3.1.
• Логические рассуждения: в тестах по математике, STEM и конкурсному программированию DeepSeek-V4-Pro превосходит все известные открытые модели и сравнима с лучшими закрытыми.
💻 Поддержка AI-агентов
V4 оптимизирован для популярных Agent-платформ: Claude Code, OpenClaw, OpenCode, CodeBuddy. Доступен как через OpenAI ChatCompletions, так и через Anthropic интерфейс.
API уже доступен, цены конкурентные. Для сложных Agent-сценариев рекомендуется использовать режим мышления с параметром reasoning_effort, установленным на max.
💪 Переход на Huawei Ascend
Подтверждено использование чипов Huawei. Сегодня в в Китае запланирована трансляция запуска DeepSeek V4 на платформе Huawei Ascend. Кроме того, компания Cambricon уже обеспечила Day 0 адаптацию обеих моделей на основе vLLM.
В конце анонса компания процитировала философа Сюнь-цзы: «Не льстись на похвалу, не бойся клеветы, следуй Пути и оставайся собой».
Сайт | HuggingFace | Технический отчет | GitHub
🎙️ Что дальше?
Старые названия моделей «deepseek-chat» и «deepseek-reasoner» будут отключены через три месяца (2026-07-24).
DeepSeek также объявила о прекращении поддержки старых названий моделей deepseek-chat и deepseek-reasoner через три месяца.
#DeepSeek #DeepSeekV4 #OpenSource #LLM | 0 |
| 5 | 🤖 Агенты перестают быть одиночками: китайский Kimi K2.6 совершает прорыв в командной работе ИИ
Всего через 3 месяца после предыдущей версии компания Moonshot AI выпустила и открыла исходный код своего нового флагманского модельного ряда — Kimi K2.6. Главная цель обновления — преодолеть ключевое ограничение современных AI-агентов: неспособность эффективно работать в команде над сложными проектами.
🎯 В чем суть прорыва?
Текущие агенты отлично справляются с одиночными задачами, но «командная игра» у них хромает. K2.6 системно решает эту проблему, усиливая три направления:
• Agent Swarm (Рой агентов): Масштабируемая архитектура для координации множества агентов.
• Активная работа через OpenClaw: Глубокая адаптация к фреймворкам для автономного планирования и выполнения.
• Claw Group (Группа Claw): Новый механизм организационного сотрудничества между агентами.
Вместе это создает систему, которая работает гораздо больше как человеческая команда.
🚀 Технические возможности и бенчмарки
За этой групповой динамикой стоит мощная модель. K2.6 показывает значительный прогресс в ключевых областях:
• Кодирование: Лидерство в тестах SWE-Bench Pro, имитирующих реальную разработку.
• Глубокий поиск (DeepSearchQA): Улучшенное понимание и извлечение информации.
• Общая производительность агента: Высокие результаты в комплексных тестах вроде Humanity's Last Exam.
На платформе Artificial Analysis модель получила титул «нового короля open-source моделей». Она уверенно конкурирует с закрытыми гигантами: GPT-4o, Claude Opus и Gemini Pro.
⚙️ Технические детали
• Масштабирование роя: Архитектура поддерживает одновременную координацию до 300 суб-агентов, способных выполнять 4000 шагов.
• Длинный контекст и программирование: Оптимизирована для long-horizon tasks. Пример: автономная загрузка и оптимизация модели Qwen на Zig, что заняло 12+ часов, 4000+ вызовов инструментов и дало прирост скорости на 20%.
• Автономность: Улучшена точность вызова API, стабильность длительных сессий и безопасность выполнения сложных исследовательских цепочек.
• Vibe Coding & Full-Stack: Генерация визуально эффектных фронтенд-страниц с интерактивными элементами. Добавлена поддержка базовых бэкенд-функций, таких как сбор данных форм.
Вывод: Эволюция ИИ смещается от создания умных «индивидуальных исполнителей» к проектированию слаженных «цифровых коллективов». K2.6 — серьезный шаг в эту сторону.
Попробовать модель можно в веб-версии Kimi или мобильном приложении.
#КитайскийИИ #КитайAI #MoonshotAI #Kimi #AIАгенты | 0 |
| 6 | 🤖 Робот с ИИ за час схватил 100+ незнакомых предметов. Как им это удалось?
Китайский стартап Sudo Robotics представил систему Sudo R1, которая без единого предварительного «урока» на реальном роботе показала near-100% успех в захвате самых сложных объектов.
Суть прорыва: Модель обучали исключительно на симуляциях (Sim2Real), что резко снижает стоимость и ускоряет разработку. В тесте она без ошибок брала прозрачные стаканы, блестящие детали и мягкие объекты при разном освещении и помехах.
📌 Почему это важно для отрасли?
• Zero-shot успех: Робота можно «выбросить» в новую среду, и он сразу начнет работать.
• Низкая стоимость: Обучение в симуляции дешевле и быстрее сбора данных с реальных машин.
• Универсальность: Одна модель — для разных задач, а не отдельная настройка под каждый цех.
🧠 Технические детали (для профи)
Команда Sudo выбрала путь чисто симуляционного обучения, избегая узких мест индустрии:
1. Проблема данных: Сбор реальных данных (через теледействие, UMI) дорог и плохо масштабируется.
2. Проблема динамики: Реальные данные неточно отражают физику (силы, трение). Высокоточный симулятор даёт модели корректное понимание динамики для стабильной работы в реальности.
Ключом стал гибридный подход к данным: симуляция формирует базовое физическое понимание, а небольшой набор реальных данных используется позже для тонкой калибровки под конкретную среду.
🌟 Кто стоит за проектом?
За технологиями компании стоит серьёзный академический бэкграунд:
• Техсоветник — Су Хао, новый профессор Фуданьского университета, один из создателей ImageNet, соавтор PointNet/ShapeNet.
• Техлидер — Сюй Цзэсян, экс-руководитель 3D Gen AI в Adobe.
Компания, основанная в мае 2025 года, уже привлекла инвестиции от CATL, Alibaba, Tencent, Hillhouse и других. Её оценка превышает $20 млрд.
Вывод: Sudo R1 — не просто ещё одна демка по захвату объектов. Это практическая проверка пути «обучение в симуляции → работа в реальности», который может значительно удешевить и ускорить внедрение роботов в промышленность.
Официальный сайт Sudo Robotics
#КитайскийИИ #КитайAI #Робототехника #Sim2Real #SudoRobotics | 0 |
| 7 | 🔥 Huawei раскрывает амбициозный трёхлетний план: три поколения Ascend за три года
Несмотря на жёсткие санкции США, Huawei не просто выживает в сфере ИИ-чипов, а уверенно строит собственную империю вычислительной мощности. На конференции Huawei Connect в 2025 году компания официально представила дорожную карту развития Ascend на ближайшие три года.
Что ждёт рынок:
• Ascend 950 (2026 год) — ближайшее поколение
Включает две версии:
- 950PR (уже в производстве): оптимизирован для prefill-этапа инференса и рекомендательных систем. Выдаёт до 1,56 петафлопс в FP4 и в два раза мощнее китайской версии Nvidia H20.
- 950DT (Q4 2026): фокус на decode-этапе инференса и обучении моделей. Использует собственную HBM-память HiZQ 2.0 (до 144 ГБ), пропускную способность памяти 4 ТБ/с и интерконнект 2 ТБ/с.
• Ascend 960 (2027 год)
Удваивает вычислительную мощность, пропускную способность памяти, объём памяти и количество портов интерконнекта по сравнению с 950-й серией. Значительно повысит производительность как в обучении, так и в инференсе. Поддерживает HiF4 - более точный 4-битный формат.
• Ascend 970 (Q4 2028)
Ещё одно удвоение: в два раза больше производительности в FP4 и FP8, удвоенная пропускная способность интерконнекта и рост скорости доступа к памяти минимум в 1,5 раза.
Это уже не просто «замена Nvidia». Huawei переходит от использования базовых компонентов к полноценному доминированию в ключевых характеристиках: вычислительная мощность, память, интерконнект и энергоэффективность. Каждый новый чип становится заметно сильнее предыдущего, а экосистема Atlas и поддержка CUDA делают переход для китайских компаний всё более привлекательным.
Похоже, 2026–2028 годы станут настоящим прорывом для китайского ИИ-железа. Huawei планомерно закрывает отставание и создаёт независимую технологическую базу.
Оригинальная статья
#КитайскийИИ #Huawei #Ascend | 0 |
| 8 | 🔥 DeepSeek-V4 полностью перейдёт на чипы Huawei: почти триллион параметров без единого Nvidia
Согласно свежим данным, флагманская модель DeepSeek-V4 (почти 1 триллион параметров) будет полностью работать на китайских чипах Huawei Ascend.
Ключевые детали новой модели:
- Архитектура почти на 1 трлн параметров
- Контекстное окно до 1 миллиона токенов
- Инференс в 1,8 раза быстрее предыдущих версий
- Значительно улучшенная эффективность благодаря технологии Engram
- Сильный акцент на высокопроизводительном кодинге и сложном reasoning
DeepSeek уже несколько месяцев тесно сотрудничает с Huawei и Cambricon: команда переписывала и оптимизировала ключевые компоненты модели специально под Ascend. Ожидается, что для запуска и инференса V4 будет задействовано сотни тысяч чипов Ascend 950PR.
Это знаковый момент: одна из самых мощных китайских моделей полностью отказывается от американских чипов в пользу Huawei. Пока другие гиганты (Alibaba, ByteDance, Tencent) тоже массово заказывают Ascend 950PR, DeepSeek идёт ещё дальше — давая Huawei приоритетный ранний доступ для глубокой оптимизации.
Выход DeepSeek-V4 ожидается в ближайшие недели, а позже в этом году могут появиться ещё две вариации модели на полностью китайском железе.
Санкции, которые должны были сдержать Китай, на деле ускоряют создание независимой экосистемы. Huawei Ascend + DeepSeek = мощный тандем, который меняет правила игры в китайском ИИ.
Оригинальная статья
#DeepSeek #DeepSeekV4 #Huawei #Ascend | 0 |
| 9 | 🚨 США хотят встроить «маячки» во все экспортные AI-чипы.
Комиссия по иностранным делам Палаты представителей США одобрила законопроект, который обяжет оснащать все экспортируемые высокопроизводительные чипы и вычислительное оборудование системой удаленного контроля.
Основная цель — не допустить попадание передовых американских микросхем, критически важных для развития ИИ, в «нежелательные» страны (прежде всего, Китай) через третьи стороны.
📌 Что такое «Chip Security Act»?
Это законопроект H.R.3447, который вводит обязательные «механизмы безопасности чипов» для всей контролируемой продукции перед ее экспортом, реэкспортом или передачей за рубеж.
🔍 Ключевые положения закона:
• Главное требование: В течение 180 дней после принятия закона все подконтрольные чипы и системы должны быть оснащены механизмом проверки местоположения (location verification).
• Механизм может быть реализован на уровне ПО, прошивки, аппаратного обеспечения или физически.
• Компании обязаны уведомлять власти, если чип используется не по назначению, перемещен или подвергся взлому.
🔄 Дальнейшие планы (оценка в течение года):
Закон предписывает оценить необходимость внедрения дополнительных функций:
• Защита от несанкционированного вмешательства и манипуляций.
• Верификация рабочих нагрузок (что именно вычисляет чип).
• Идентификация цепочек контрабанды.
• Возможность удаленного отключения или ограничения функционала.
⚖️ Контекст и причины:
Законопроект продвигается членами специального комитета по стратегической конкуренции между США и Китаем. Это прямое продолжение политики технологического сдерживания.
• В июле 2025 г. китайский регулятор (CAC) вызывал Nvidia на беседу из-за рисков, связанных с бэкдорами в чипах H20.
• Упоминаются технологии «удаленного отключения», которые, по словам экспертов, уже отработаны у таких компаний, как Nvidia.
💡 Технические детали:
• Под закон подпадают продукты с кодами ECCN 3A090 / 3A001.z (интегральные схемы) и 4A090 / 4A003.z (компьютеры).
• Министерству торговли даются широкие полномочия по аудиту, ведению реестров и запросу информации у компаний.
• Планируется ежегодная оценка новых технологий безопасности и отчет Конгрессу.
📊 Что дальше?
Законопроекту еще предстоит пройти голосование в обеих палатах Конгресса и получить подпись президента. Однако сам факт его выдвижения показывает направление мысли: Запад готов встраивать средства контроля прямо в «железо» для защиты своего технологического лидерства.
Текст законопроекта H.R.3447
#КитайскийИИ #КитайAI #ТехнологическаяВойна #Геополитика | 0 |
